(57)【要約】【課題】認識語彙数が少ない環境においても検索が可能なように、テキスト文書からキーワードを適切に抽出する。【解決手段】形態素解析が行われたテキスト文書から名詞を抽出する名詞抽出部３３と、抽出された名詞に基づいて複合名詞を抽出する複合名詞抽出部３４と、抽出された名詞に基づいてカタカナ語を抽出するカタカナ語抽出部３５と、複合名詞を複数の名詞に分割する複合名詞分割部３６と、連体化助詞「の」が名詞要素で挟まれている場合にこれらの名詞要素を連体化助詞「の」で接続する連体連結部３７と、連体連結部３７までの処理で得られた各キーワードに関して、特定の条件を満足するものを除去するキーワード絞り込み部３８と、キーワード絞り込み部３８で絞り込まれた後のキーワードに対し、出現頻度を考慮してさらに絞り込みを行うキーワード相関絞り込み部３９と、を設ける。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト情報源からキーワードを抽出する方法であって、
前記テキスト情報源からテキスト情報を取得する段階と、
前記テキスト情報に形態素解析を実施し、前記テキスト情報を品詞に分解する段階と、
品詞に分解された前記テキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する段階と、
品詞に分解された前記テキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞で構成される複合名詞集合と、３文字以上のカタカナからなるカタカナ語で構成されるカタカナ名詞集合と、の少なくとの一方を生成する段階と、
を有する、キーワード抽出・絞り込み方法。
【請求項２】
テキスト情報源からキーワードを抽出する方法であって、
前記テキスト情報源からテキスト情報を取得する段階と、
前記テキスト情報に形態素解析を実施し、前記テキスト情報を品詞に分解する段階と、
品詞に分解された前記テキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する段階と、
品詞に分解された前記テキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞集合を生成する段階と、
前記複合名詞集合中の複合名詞に対し、前記単純名詞集合、前記複合名詞集合及びカタカナ名詞集合の少なくとも１つに含まれる要素との部分一致を判定し、該判定結果に基づいて前記複合名詞を分割し、拡張複合名詞集合を生成する段階と、
を有する、キーワード抽出・絞り込み方法。
【請求項３】
テキスト情報源からキーワードを抽出する方法であって、
前記テキスト情報源からテキスト情報を取得する段階と、
前記テキスト情報に形態素解析を実施し、前記テキスト情報を品詞に分解する段階と、
前記テキスト情報中に、名詞要素に挟まれた連体化助詞「の」が存在する場合に、それらの名詞要素を連体化助詞「の」を介して結合し、連体名詞集合を生成する段階と、
を有する、キーワード抽出・絞り込み方法。
【請求項４】
前記各名詞集合のいずれかに含まれる要素をキーワード候補とし、キーワード候補が所定の条件を満たす場合に当該キーワード候補を削除し、キーワードの絞り込みを行う段階をさらに有する、請求項１乃至３のいずれか１項に記載のキーワード抽出・絞り込み方法。
【請求項５】
前記所定の条件は、
（１）前記キーワード候補が２モーラ語あるいは１モーラ語である、
（２）前記キーワード候補中における数字の占める割合が所定の値以上である、
（３）過去に行ったキーワード抽出における出現頻度が所定値以上であるキーワード候補である、
（４）複数のニュースカテゴリにわたって一定割合以上のニュース記事に出現するキーワード候補である、
の少なくとも１つを含む、請求項４に記載のキーワード抽出・絞り込み方法。
【請求項６】
前記キーワード候補が「氏」で終わる名詞要素である場合に語尾の「氏」を削除する段階をさらに有する、請求項４または５に記載のキーワード抽出・絞り込み方法。
【請求項７】
テキスト情報源からキーワードを抽出するシステムであって、
前記テキスト情報源からテキスト情報を取得する外部インタフェースと、
前記テキスト情報に形態素解析を実施し、前記テキスト情報を品詞に分解する形態素解析部と、
品詞に分解された前記テキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する名詞抽出部と、
品詞に分解された前記テキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞で構成される複合名詞集合と、３文字以上のカタカナからなるカタカナ語で構成されるカタカナ名詞集合と、の少なくとの一方を生成する手段と、
を有する、キーワード抽出・絞り込みシステム。
【請求項８】
テキスト情報源からキーワードを抽出するシステムであって、
前記テキスト情報源からテキスト情報を取得する外部インタフェースと、
前記テキスト情報に形態素解析を実施し、前記テキスト情報を品詞に分解する形態素解析部と、
品詞に分解された前記テキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する名詞抽出部と、
品詞に分解された前記テキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞集合を生成する複合名詞抽出部と、
前記複合名詞集合中の複合名詞に対し、前記単純名詞集合、前記複合名詞集合及びカタカナ名詞集合の少なくとも１つに含まれる要素との部分一致を判定し、該判定結果に基づいて前記複合名詞を分割し、拡張複合名詞集合を生成する複合名詞分割部と、
を有する、キーワード抽出・絞り込みシステム。
【請求項９】
テキスト情報源からキーワードを抽出するシステムであって、
前記テキスト情報源からテキスト情報を取得する外部インタフェースと、
前記テキスト情報に形態素解析を実施し、前記テキスト情報を品詞に分解する形態素解析部と、
前記テキスト情報中に、名詞要素に挟まれた連体化助詞「の」が存在する場合に、それらの名詞要素を連体化助詞「の」を介して結合し、連体名詞集合を生成する連体連結部と、
を有する、キーワード抽出・絞り込みシステム。
【請求項１０】
前記各名詞集合のいずれかに含まれる要素をキーワード候補とし、キーワード候補が所定の条件を満たす場合に当該キーワード候補を削除し、キーワードの絞り込みを行うキーワード絞り込み部をさらに有する、請求項７乃至９のいずれか１項に記載のキーワード抽出・絞り込みシステム。
【請求項１１】
前記所定の条件は、
（１）前記キーワード候補が２モーラ語あるいは１モーラ語である、
（２）前記キーワード候補中における数字の占める割合が所定の値以上である、
の少なくとも一方を含む、請求項１０に記載のキーワード抽出・絞り込みシステム。
【請求項１２】
前記各名詞集合のいずれかに含まれる要素をキーワード候補とし、
過去に行ったキーワード抽出における出現頻度を格納する出現頻度データベースと、
前記出願頻度データベースを更新するとともに、前記出現頻度データベースに格納されている出現頻度が所定値以上であるキーワード候補を削除するキーワード相関絞り込み部と、
をさらに有する、請求項７乃至９のいずれか１項に記載のキーワード抽出・絞り込みシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テキスト情報源からキーワードを抽出し絞り込むための方法及びシステムに関し、特に、音声認識における認識語彙数が限られてしまうような環境から情報アクセスを行うために有効な、キーワード抽出・絞り込み方法及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットなどを利用した情報アクセスや検索などのために、あるいは、カーナビゲーションシステムにおける目的地検索などのために、キーワードの入力が必要である。
【０００３】
ところで、オフィスやホームなど固定環境と比較して、モバイル環境においては、ハードウェア的限界による入出力インタフェースの制限が厳しい。特に自動車内環境では、運転タスクが最優先であり、目的地検索や設定などのカーナビゲーション装置操作や情報検索や情報閲覧などのテレマティクスサービスが運転を阻害することがあってはならない。そこで、ハンズフリー／アイフリーである音声インタフェースが多くのカーナビゲーションシステムで採用されている。キーワードの入力などのために音声インタフェースを使用する場合には、音声認識技術が適用される。
【０００４】
音声認識には連続音声認識であるディクテーションと認識辞書内の単語とのマッチングを行う単語認識がある。ところが、自動車内のような高騒音環境下では自由度の高いディクテーションでは十分な認識率を確保することが困難である。さらに、単語認識であっても、認識辞書の大きさと認識率がトレードオフの関係にあり、現実的な認識率を確保するためには数百程度の認識語彙に絞り込む必要がある。さらに詳しく説明すれば、自動車内という高騒音環境下では、認識語彙規模と認識率のトレードオフが認識語彙の少ない位置で発生する。静かな環境では数万〜数十万の語彙に対して認識可能なシステムであっても、高騒音環境下においては数百程度の語彙数が妥当な認識率を得るための上限となってしまう。
【０００５】
現在、インタネット上などで広く用いられる検索エンジンは数万〜数十万のキーワードを登録し、さらにシソーラスによる拡張により多くの語彙に対する検索を可能としているが、その手法を、音声認識などの入力インタフェース側で扱える認識語彙数が限られている環境における検索に適用することは非常に困難である。すなわち、インタネット上で広く用いられている検索エンジンは、検索時にユーザが検索語を入力するユーザインタフェースとして極めて多数の語彙を入力できるものが使用されることを前提として、そのような多数の語彙のうちのいずれかである検索語による検索のために、検索対象の文書に対して多数のキーワードを設定するようになっている。具体的には、検索対象の文書群内の各文書からその文書を特徴づけるキーワードを自動的に抽出してその文書に関連づける際に、なるべく多くのキーワードが文書に付与されて、入力された検索語によるヒットが確実になされるようにしている。しかしながら、高騒音環境での音声認識を検索語の入力のためのユーザインタフェースとして用いる場合、認識可能な語彙数が限られていることから検索語として用いられる語彙の数も限られたものとなるので、検索対象の文書に対してやみくもにキーワードを付与しても検出効率は向上しない。むしろ、相対的に少数の的確なキーワードが付与されるようにすることが好ましい。もちろん、人間が介在してキーワードを付与する方法もあるが、内容が多様な多数の文書に対してキーワードを付与するためには膨大な人と時間とを必要とし、現実的ではない。
【０００６】
さらに、今のところ、音声認識可能となっているのは、メニュー名など静的な単語である。言い換えれば、テレマティクスサービスの特徴である動的な情報の提供をサポートすべき、動的な単語の音声認識については、今のところ行われていない。例えば、ニュース検索を行う場合には、動的なキーワードを設定して音声認識可能とすることが求められている。動的な認識語彙を抽出して設定、認識を行うためには、（１）認識語彙抽出手法、（２）認識語彙絞り込み手法が必要となるものと考えられる。
【０００７】
なお現在、自動車内などの高騒音環境下を対象として、カーナビゲーションシステムにおける目的地検索やコマンド入力を行うための音声認識技術としては、自動車メーカあるいはカーナビゲーションシステムのメーカがインタネット上のウェブサイトとして開設している、非特許文献１〜５に記載されたものが知られている。
【非特許文献１】本田技研工業株式会社が提供する「インターナビプレミアムクラブ」のホームページ、[Online]、２００４年５月２５日検索、インターネット＜ＵＲＬ：http://premium-club.jp/PR/＞
【非特許文献２】トヨタ自動車株式会社が提供する「Ｇ−ＢＯＯＫ」のホームページ、[Online]、２００４年５月２６日検索、インターネット＜ＵＲＬ：http://gazoo.com/g-book/index.html＞
【非特許文献３】日産自動車株式会社が提供する「カーウイングス」のホームページ、[Online]、２００４年５月２６日検索、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.nissan-carwings.com/＞
【非特許文献４】パイオニア株式会社が提供する「Ａｉｒ  Ｎａｖｉ」のホームページ、[Online]、２００４年５月２６日検索、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.air-navi.com/＞
【非特許文献５】アルパイン株式会社が提供する「ｍｙＤｒｉｖｅＮｅｔ．Ｃｏｍ」のホームページ、[Online]、２００４年５月２６日検索、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.mydrivenet.com/mdnc/index.cgi＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
現状の音声認識技術などを考慮すると、モバイル環境、特に自動車内環境から情報アクセスを行う際には、情報を絞り込むことが重要である。すなわち、検索語として入力できる語彙数が限られるので、検索対象の文書から自動的にキーワードを抽出する際に、最終的に抽出されるキーワードを絞り込む必要がある。
【０００９】
そこで本発明の目的は、ニュース記事などのテキスト文書を情報源とする場合に、情報源の各文書から、絞り込まれたキーワードを自動的に抽出できるキーワード抽出・絞り込み方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の第１のキーワード抽出・絞り込み方法は、テキスト情報源からキーワードを抽出する方法であって、テキスト情報源からテキスト情報を取得する段階と、テキスト情報に形態素解析を実施し、テキスト情報を品詞に分解する段階と、品詞に分解されたテキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する段階と、品詞に分解されたテキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞で構成される複合名詞集合と、３文字以上のカタカナからなるカタカナ語で構成されるカタカナ名詞集合と、の少なくとの一方を生成する段階と、を有する。
【００１１】
本発明の第２のキーワード抽出・絞り込み方法は、テキスト情報源からキーワードを抽出する方法であって、テキスト情報源からテキスト情報を取得する段階と、テキスト情報に形態素解析を実施し、テキスト情報を品詞に分解する段階と、品詞に分解されたテキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する段階と、品詞に分解されたテキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞集合を生成する段階と、複合名詞集合中の複合名詞に対し、単純名詞集合、複合名詞集合及びカタカナ名詞集合の少なくとも１つに含まれる要素との部分一致を判定し、その判定結果に基づいて複合名詞を分割し、拡張複合名詞集合を生成する段階と、を有する。
【００１２】
本発明の第３のキーワード抽出・絞り込み方法は、テキスト情報源からキーワードを抽出する方法であって、テキスト情報源からテキスト情報を取得する段階と、テキスト情報に形態素解析を実施し、テキスト情報を品詞に分解する段階と、テキスト情報中に、名詞要素に挟まれた連体化助詞「の」が存在する場合に、それらの名詞要素を連体化助詞「の」を介して結合し、連体名詞集合を生成する段階と、を有する。
【００１３】
上述した各キーワード抽出・絞り込み方法においては、さらに、各名詞集合のいずれかに含まれる要素をキーワード候補とし、キーワード候補が所定の条件を満たす場合にそのキーワード候補を削除し、キーワードの絞り込みを行う段階をさらに設けることが好ましい。所定の条件としては、（１）キーワード候補が２モーラ語あるいは１モーラ語である、（２）キーワード候補中における数字の占める割合が所定の値以上である、（３）過去に行ったキーワード抽出における出現頻度が所定値以上であるキーワード候補である、（４）複数のニュースカテゴリにわたって一定割合以上のニュース記事に出現するキーワード候補である、の少なくとも１つを用いることができる。すなわちこれら４条件（１）〜（４）のうちの所定の１つ以上が満たされる場合、所定の条件が満たされたとして、該当するキーワード候補を削除すればよい。さらにまた、キーワード候補が「氏」で終わる名詞要素である場合に語尾の「氏」を削除する段階を設けるようにしてもよい。
【００１４】
本発明の第１のキーワード抽出・絞り込みシステムは、テキスト情報源からキーワードを抽出するシステムであって、テキスト情報源からテキスト情報を取得する外部インタフェースと、テキスト情報に形態素解析を実施し、テキスト情報を品詞に分解する形態素解析部と、品詞に分解されたテキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する名詞抽出部と、品詞に分解されたテキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞で構成される複合名詞集合と、３文字以上のカタカナからなるカタカナ語で構成されるカタカナ名詞集合と、の少なくとの一方を生成する手段と、を有する。
【００１５】
本発明の第２のキーワード抽出・絞り込みシステムは、テキスト情報源からキーワードを抽出するシステムであって、テキスト情報源からテキスト情報を取得する外部インタフェースと、テキスト情報に形態素解析を実施し、テキスト情報を品詞に分解する形態素解析部と、品詞に分解されたテキスト情報から名詞を抽出して単純名詞集合を生成する名詞抽出部と、品詞に分解されたテキスト情報から、連続する名詞によって構成された複合名詞からなる複合名詞集合を生成する複合名詞抽出部と、複合名詞集合中の複合名詞に対し、単純名詞集合、複合名詞集合及びカタカナ名詞集合の少なくとも１つに含まれる要素との部分一致を判定し、その判定結果に基づいて複合名詞を分割し、拡張複合名詞集合を生成する複合名詞分割部と、を有する。
【００１６】
本発明の第３のキーワード抽出・絞り込みシステムは、テキスト情報源からキーワードを抽出するシステムであって、テキスト情報源からテキスト情報を取得する外部インタフェースと、テキスト情報に形態素解析を実施し、テキスト情報を品詞に分解する形態素解析部と、テキスト情報中に、名詞要素に挟まれた連体化助詞「の」が存在する場合に、それらの名詞要素を連体化助詞「の」を介して結合し、連体名詞集合を生成する連体連結部と、を有する。
【００１７】
本発明のキーワード抽出・絞り込みシステムでは、さらに、各名詞集合のいずれかに含まれる要素をキーワード候補とし、キーワード候補が所定の条件を満たす場合にそのキーワード候補を削除し、キーワードの絞り込みを行うキーワード絞り込み部を設けることが好ましい。所定の条件としては、（１）キーワード候補が２モーラ語あるいは１モーラ語である、（２）キーワード候補中における数字の占める割合が所定の値以上である、の少なくとも一方を用いることができる。また本発明のキーワード抽出・絞り込みシステムは、各名詞集合のいずれかに含まれる要素をキーワード候補として、過去に行ったキーワード抽出における出現頻度を格納する出現頻度データベースと、出願頻度データベースを更新するとともに、出現頻度データベースに格納されている出現頻度が所定値以上であるキーワード候補を削除するキーワード相関絞り込み部と、をさらに備えていてもよい。
【００１８】
本発明では、テキスト記事から名詞を主として抽出するものとして、単純名詞のみならず複合名詞やカタカナ名詞をも抽出し、さらには複合名詞を分割することのよってキーワードを抽出する。さらに、抽出されたキーワード候補に対し、文字数による制限や、数字の占める割合、出現頻度などによる絞り込み手法を用いることで、適切なキーワードを得ることができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明は、テキスト情報からキーワードを抽出する際に、適切に絞り込まれたキーワードを自動的に得ることができるようになる、という効果がある。このようなキーワードを用いることにより、音声認識などによる検索語の入力などに際し、認識辞書サイズを抑えながら適切な認識語彙を抽出できるようになる。したがって本発明によるキーワード抽出は、自動車内などでの高騒音環境における音声入力インタフェースに対して高い親和性を有することになる。さらに、テキスト情報を処理しながらキーワードが得られるので、得られたキーワードを認識語彙として順次使用することにより、テレマティクスサービスの特徴である動的な情報の提供をサポートする、動的な単語の音声認識を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
次に、本発明の好ましい実施の形態について、図面を参照して説明する。図１は本発明の実施の一形態のキーワード抽出・絞り込みシステムの構成を示すブロック図である。このキーワード抽出・絞り込みシステム１０は、形態素解析を用い、名詞および複合名詞の抽出を主眼とした“認識語彙抽出方法”と、出現頻度等を考慮した“認識語彙絞り込み手法”とを用いて、キーワードの抽出と絞り込みを行っている。
【００２１】
図１に示すキーワード抽出・絞り込みシステム１０は、テキスト情報源である外部情報源２０からテキスト情報としてニュース記事などのテキスト文書を取得する外部インタフェース３１と、外部インタフェース３１で取得したテキスト文書に対して形態素解析を実施する形態素解析部３２と、形態素解析が行われたテキスト文書から名詞を抽出し単純名詞集合を生成する名詞抽出部３３と、抽出された名詞から複合名詞を抽出して複合名詞集合を生成する複合名詞抽出部３４と、抽出された名詞からカタカナ語を抽出してカタカナ名詞集合を生成するカタカナ語抽出部３５と、複合名詞集合に含まれる複合名詞を、単純名詞集合、複合名詞集合及び複合名詞集合を参照して分割し、拡張複合名詞集合を生成する複合名詞分割部３６と、連体化助詞「の」が名詞要素で挟まれている場合にそれらの名詞要素を連体化助詞「の」で接続して連体名詞集合を生成する連体連結部３７と、単純名詞集合、複合名詞集合、カタカナ名詞集合、拡張複合名詞集合及び連体名詞集合の各要素をキーワード候補として、これらのキーワード候補の中から特定の条件を満足するものを除去するキーワード絞り込み部３８と、キーワード絞り込み部３８で絞り込まれた後のキーワード候補に対し、出現頻度を考慮してさらに絞り込みを行うキーワード相関絞り込み部３９と、キーワード相関絞り込み部３９でのキーワード絞り込みの際に利用される出現頻度データベース（ＤＢ）４０と、を備えている。テキスト文書から抽出され絞り込まれたキーワードは、認識語彙出力として、キーワード相関絞り込み部３９から出力される。
【００２２】
次に、このキーワード抽出・絞り込みシステム１０の動作について説明する。ここでは、ニュース検索のために、各ニュース記事からキーワードを抽出する場合を説明する。本実施形態のシステム１０は、まず、テキスト文書であるニュース記事から、名詞を主として抽出するとともに、複合名詞、カタカナ名詞、複合名詞の分割などの抽出手法を用いて、キーワード候補を抽出する。その後、文字数による制限や、数字の占める割合、出現頻度などによる絞り込み手法を用いることで、キーワード候補の集合の中からキーワードの絞り込みを行う。これによって、キーワード数を抑えながらも適切なキーワードを抽出できるようになる。このようにして抽出されたキーワードは、音声認識による検索語入力に際して、認識辞書サイズを抑えながらも適切な認識語彙（すなわちキーワードに対応する検索語）を抽出することを可能にする。この場合、認識辞書には、抽出されたそれぞれのキーワードが蓄積されることになる。
【００２３】
まず、キーワード抽出・絞り込みシステム１０において外部インタフェース３１は、外部情報源２０よりニュース記事を取得し、形態素解析部３２によりそのニュース記事を形態素に分割する。
【００２４】
《キーワード抽出》
形態素への分割が完了すると、次に、キーワード抽出の処理が実行される。図２はキーワード抽出の一例を示している。名詞抽出部３３は、分割された形態素のうち、名詞に注目して抽出する。抽出された名詞集合を“単純名詞集合”と名付ける。図２の（ａ）に示すようなテキスト記事（元文）が与えられたとして、単純名詞集合は、図２の（ｂ）に示したようなものとなる。続いて、複合名詞抽出部３４は、２つ以上の連続する名詞からなる複合名詞を抽出する。この複合名詞の集合を“複合名詞集合”と名付ける。図２の（ａ）に示した元文から抽出された複合名詞集合が図２の（ｃ）に示されている。次に、カタカナ語抽出部３５は、３文字以上のカタカナ語（カタカナのみからなる単語）を未知語の名詞（固有名詞など）として抽出する。このカタカナ語の集合を“カタカナ名詞集合”と名付ける。図２の（ｄ）は、図２の（ａ）に示した元文から抽出されるカタカナ名詞集合を示している。
【００２５】
続いて、複合名詞分割部３６は、複合名詞集合内の複合名詞の分割を行う。これは、単純名詞集合、カタカナ名詞集合および複合名詞集合を用いて行われる。具体的には、複合名詞に部分一致する、単純名詞、カタカナ名詞または（他の）複合名詞があった場合に、部分一致した前の部分および後ろの部分を新たに“拡張複合名詞集合”として登録するものである。図２に示した例では、「京都」、「府」、「丹波」、「町」という名詞が元文において連続して存在しており、これら４つの名詞が単純名詞集合に格納され、“京都府丹波町”が複合名詞集合に格納されている。複合名詞分割部３６は、単純名詞集合内の語彙が、複合名詞集合内の語彙に部分一致するかどうか検査する。ここでは、「京都」、「府」、「丹波「、「町」の４つの名詞が「京都府丹波町」に部分一致するため、まず、「京都」に一致した部分の後方部分＝「府丹波町」が分割され、次に、「府」に一致した部分の前方部分＝「京都」および後方部分＝「丹波町」が分割され、次に、「丹波」に一致した部分の前方部分＝「京都府」および後方部分＝「町」が分割され、最後に、「町」に一致した部分の前方部分＝「京都府丹波」が分割される。ここで、「京都」、「町」は既に単純名詞集合内にあるため除外され、「府丹波町」、「丹波町」、「京都府」、「京都府丹波」が拡張複合名詞集合に格納される。図２の（ｅ）は、このようにして得られた拡張複合名詞集合を示している。
【００２６】
次に、連体連結部３７は、連体化助詞である「の」による連結を行う。連体化助詞「の」を挟んで単純名詞または複合名詞またはカタカナ名詞または拡張複合名詞（これらを一括して名詞要素と呼ぶ）が存在する場合、これらを連結して連体名詞集合に登録する。この場合、連体化助詞「の」の前後の名詞要素は、複合名詞、拡張複合名詞、カタカナ名詞、単純名詞の順の優先度で、どれか一つを採用することでキーワード数を押さえることも可能である。図２の（ｆ）は、このようにして得られた連体名詞集合を示している。
【００２７】
《キーワード絞り込み》
以上の処理によって得られた単純名詞集合（図２の（ｂ））、複合名詞集合（図２の（ｃ））、カタカナ名詞集合（図２の（ｄ））、拡張複合名詞集合（図２の（ｅ））、連体名詞集合（図２の（ｆ））の各要素は、元文（図２の（ａ））から抽出されたキーワード候補である。しかしながら、これらのキーワード候補の中には、検索語として入力されたときに効率的な検索を実現しないものも含まれている。また、これらのキーワード候補を全てキーワードとすると、キーワードの総数として、認識語彙数が限られている場合には多すぎるものとなっている。そこで、キーワードの絞り込みを実施する。本実施形態では、キーワードの絞り込みとして、キーワード絞り込み部３８による単純絞り込みと、キーワード相関絞り込み部３９での相関絞り込みの両方をこの順で実施するものとする。
【００２８】
まず、単独絞り込みについて説明する。キーワード絞り込み部３８は、以下のルールによって絞り込みを行う。
【００２９】
（１）２モーラ語、１モーラ語の削除：
２字または１字の語彙を削除する。また、２モーラ語または１モーラ語の単純名詞から始まる複合名詞、拡張複合名詞を削除する。モーラ(mora)とは、英語におけるシラブル（syllable：音節）に対応する日本語での韻律の単位である。
【００３０】
（２）数字が占める割合が一定の語彙を削除：
数字が一定以上の割合を占める語彙は、認識語彙としての重要性が低いとして、削除する。
【００３１】
（３）「氏」で終わる言葉から「氏」を削除：
音声インタフェースにおける発声として、人名に「氏」を付けることがほとんどないため、すなわち、検索語としての入力として「氏」を付けることはほとんどないので、「氏」を削除する。
【００３２】
図３の（ａ）〜（ｅ）は、図２の（ｂ）〜（ｆ）に示す各集合において上述した単純絞り込みを行った結果として得られる集合を示している。
【００３３】
次に、相関絞り込みについて説明する。キーワード相関絞り込み部３９は、ニュース記事からのキーワード抽出及び絞り込みを行うたびに、キーワード抽出において抽出されたキーワードを、出現頻度データベース４０に、語彙、出現回数、母数の形で格納する。母数とは、このキーワード抽出・絞り込みシステム１０で処理したニュース記事の総数、あなわち、キーサード抽出・絞り込みを行ったニュース記事の件数であり、当然のことながら、出現頻度データベース４０の全てのレコードにおいて、母数の値は同一である。
【００３４】
キーワード相関絞り込み部３９は、キーワード絞り込み部３８で絞り込まれたキーワードに関し、出現頻度データベース４０を参照して、出現回数が一定数を上回るキーワードを検索して、これを消去する。これによって、出現頻度が高く、そのニュース記事の特性を表わしていないような一般的なキーワードが除去される。
【００３５】
図４（ａ）〜（ｅ）は、図３の（ａ）〜（ｅ）に示す各集合において相関絞り込みを行った結果として得られる集合を示している。例えば、図４の（ａ）に示す単純名詞集合においては、単純絞り込み後の集合（図３の（ａ））から、「環境」、「発生」、「全国」、「各地」、「現場」といった、あまりに一般的であって検索には役立ちそうもないキーワードが除去されている。
【００３６】
図５は、相関絞り込み後の各集合（図４の（ａ）〜（ｄ））に関し、各集合内でのキーワードの重複を解消してそれらの集合をマージした結果を示しており、最終的にキーワードとして得られる認識語彙を示している。音声認識によるニュース記事の検索を行うためには、各記事ごとにこのようにキーワードの抽出と絞り込みを行い、最終的に得られたキーワードを認識語彙として音声認識用の認識辞書に蓄積すればよい。
【００３７】
なお、キーワードの相関絞り込みにおいては、経済や政治、国際といった複数のニュースジャンルにわたって、一定の出現頻度を持つキーワードを、一般的なキーワードとして除去することで、より精度の高い絞り込みを期待できる。
【００３８】
以上説明したキーワード抽出・絞り込みは、それを実現するためのコンピュータプログラムを、パーソナルコンピュータなどに読み込ませ、そのプログラムを実行させることによっても実現できる。キーワード抽出・絞り込みを行うためのプログラムは、磁気テープやＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体によって、あるいはネットワークを介して、コンピュータに読み込まれる。そのようなコンピュータは、一般に、ＣＰＵ（中央処理装置）と、プログラムやデータを格納するためのハードディスク装置と、主メモリと、キーボードやマウスなどの入力装置と、ＣＲＴなどの表示装置と、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体を読み取る読み取り装置と、ネットワークに接続するとともに外部情報源からテキスト情報を取得するための通信インタフェースと、から構成されている。テキスト情報は、あらかじめハードディスク装置に格納されていてもよい。ハードディスク装置、主メモリ、入力装置、表示装置、読み取り装置及び通信インタフェースは、ＣＰＵに接続している。このコンピュータでは、キーワード抽出・絞り込みを行うためのプログラムを格納した記録媒体を読み取り装置に装着しその記録媒体からプログラムを読み出してハードディスク装置に格納し、あるいは、ネットワークを介してそのようなプログラムをハードディスク装置にダウンロードし、その後、ハードディスク装置に格納されたプログラムをＣＰＵが実行することにより、上述したキーワード抽出・絞り込みシステム１０として機能することになる。そのようなプログラムあるいはプログラムを格納した記録媒体も、本発明の範疇に含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施の一形態のキーワード抽出・絞り込みシステムの構成を示すブロック図である。
【図２】キーワード抽出の処理の一例を示す図である。
【図３】単純なキーワード絞り込みの例を示す図である。
【図４】相関絞り込みによるキーワード絞り込みの例を説明する図である。
【図５】認識語彙の例を説明する図である。
【符号の説明】
【００４０】
１０    キーワード抽出・絞り込みシステム
２０    外部情報源
３１    外部インタフェース
３２    形態素解析部
３３    名詞抽出部
３４    複合名詞抽出部
３５    カタカナ語抽出部
３６    複合名詞分割部
３７    連体連結部
３８    キーワード絞り込み部
３９    キーワード相関絞り込み部
４０    出現頻度データベース（ＤＢ）
【図１】
2006004283.tif 000003
【図２】
2006004283.tif 000004
【図３】
2006004283.tif 000005
【図４】
2006004283.tif 000006
【図５】
2006004283.tif 000007